运筹学上机实验指导

学生实验报告实验课程名称《运筹学》开课实验室计算机中心第二机房学院专业学生姓名学号开课时间 2015 至 2016 学年第二学期实验一中小型线性规划模型的求解与Lingo软件的初步使用一、实验目的了解Lingo软件的基本功能和简单线性规划模型的求解的输入和输出结果。

二、实验内容1.在Lingo中求解下面的线性规划数学模型：max z=2x1+3x2x 1+2x2≤84x1≤164x2≤12x 1, x2≥02.在Lingo中求解教材P55习题(1)的线性规划数学模型；3.建立教材P42例8的数学模型并用Lingo求解；4.建立教材P57习题的数学模型并用Lingo求解。

三、实验要求1.给出所求解问题的数学模型；2.给出Lingo中的输入；3.能理解Solution Report中输出的四个部分的结果；4.能给出最优解和最优值；5.能理解哪些约束是取等式和哪些约束取不等式。

四、实验步骤五、结论1.该线性规划模型的目标函数值为14，该线性规划经过一次迭代求得最优解，有2个总决策变量，包括目标函数一共有4个约束，最优解的变量X1=4，X2=2 。

2. 该线性规划模型的目标函数值为2，该线性规划经过2次迭代求得最优解，有4个总决策变量，包括目标函数一共有4个约束，最优解的变量X1=0、x2=8、x3=0、x4=-6。

3.该线性规划模型的目标函数值为-2，该线性规划经过0次迭代求得最优解，有3个总决策变量，包括目标函数一共有4个约束，最优解的变量x1=4、x2=1、x3=9。

4.该线性规划模型的目标函数值为150，该线性规划经过4次迭代求得最优解，有6个总决策变量，包括目标函数一共有7个约束，最优解的变量x1=60、x2=10、x3=50、x4=0、x5=30、x6=0。

实验二中小型运输问题数学模型的Lingo软件求解一、实验目的熟悉运输问题的数学模型，掌握简单运输问题数学模型的Lingo软件求解的方法，掌握解报告的内容。

运筹学上机实验指导书重庆交通大学管理学院目录绪论运筹学上机实验软件简介第一章运筹学上机实验指导§1.1 中小型线性规划模型的计算机求解§1.2 大型线性规划模型的编程计算机求解§1.3线性规划的灵敏度分析§1.4运输问题数学模型的计算机求解§1.5目标规划数学模型的计算机求解§1.6整数规划数学模型的计算机求解§1.7 指派问题的计算机求解§1.8最短路问题的计算机求解§1.9最大流问题的计算机求解第二章LINGO软件基础及应用§2.1 原始集(primitive set)和派生集(derived set)与集的定义§2.2 LINGO中的函数与目标函数和约束条件的表示§2.3 LINGO中的数据§2.4 LINDO简介第三章运筹学上机实验及要求实验一.中小型线性规划模型的求解与Lingo软件的初步使用实验二.中小型运输问题数学模型的Lingo软件求解。

实验三.大型线性规划模型的编程求解。

实验四.运输问题数学模型的Lingo编程求解。

实验五.分支定界法上机实验实验六.整数规划、0-1规划和指派问题的计算机求解实验七：最短路问题的计算机求解实验八:最大流问题的计算机求解实验九:运筹学综合实验绪论运筹学是研究资源最优规划和使用的数量化的管理科学，它是广泛利用现有的科学技术和计算机技术，特别是应用数学方法和数学模型，研究和解决生产、经营和经济管理活动中的各种优化决策问题。

运筹学通常是从实际问题出发，根据决策问题的特征，建立适当的数学模型，研究和分析模型的性质和特点，设计解决模型的方法或算法来解决实际问题，是一门应用性很强的科学技术。

运筹学的思想、内容和研究方法广泛应用于工程管理、工商企业管理、物流和供应链管理、交通运输规划与管理等各行各业，也是现代管理科学和经济学等许多学科研究的重要基础。

运筹学实验报告一、实验项目名称：运筹学综合实验二、实验目的：1、熟悉WinQSB的用户界面2、学习建立数学模型的方法3、掌握用WinQSB求解运筹学的方法及步骤4、解读计算机运行结果，结合所学知识给出文字定性结论三、实验环境：WinQSB软件，计算机四、实验内容及步骤：①该项工程从施工开始到全部结束的最短周期；②如果引道混凝土施工工期拖延10天，对整个工程进度有何影响；③若装天花板的施工时间从12天缩短到8天，对整个工程进度有何影响；④为保证工期不拖延，装门这项作业最晚从哪一天开始开工；⑤如果要求该项工程必须在75天内完工，是否应采取措施及应从哪些方面采取措施。

2、分析题目并决定运用软件3、根据分析运用WinQSB软件进行求解1）、点击开始—程序—WinQSB—PERT-CTM,启动程序2）、点击file----New Problem----建立新问题，如图（1）（2）所示，填写问题名称，项目数量，问题类型，输入模式及时间分布类型，点击OK（1）（2）i3）、求解第①问：由题输入数据，结果如下图（3）所示（3）4）数据输入完毕后，求解问题的答案，点击Solve and Analyze-----Solve Critical Path,软件运行结果如图（4）所示（4）由图可知问题①的答案及从施工开始到全部结束的最短路线为80天。

为进一步得出其关键路线，可分别点击图标，得出下图（5）（6）（5）(6)6)、同样步骤求解第②问，即引道混凝土施工工期拖延10天的情况下，输入数据得到如下图图（7）所示结果（7）（8）（9）（10）由上图（7）(8)（9）（10）可知当引道混凝土工期拖延10天时，其最短周期还是80天，关键路线不变，即无影响。

7)、同样步骤求解第③问，即装天花板时间由12天缩短为8天情况下，输入数据得到如下图所示结果（11）（12）（13）（14）由图（11）（12）（13）（14）可知，当装天花板的施工时间从12天缩短为8天时，其最短周期由原来的80天缩短为76天,提前4天。

运筹学与系统工程上机实验指导书机电学院工业工程专业2013-2014（1）学期上机实验五：应用Lingo 求解动态规划和排队论问题一、 实验目的在熟练编写和运行Lingo 程序的基础上，应用Lingo 进行求解动态规划和排队论等深层次优化问题的练习。

二、 实验要求1、根据本指导书学习Lingo 对典型动态规划问题进行建模和求解。

2、根据本指导书学习排队论相关函数的具体使用方法，对典型的随机服务系统问题进行建模和求解。

3、独立完成相关应用题目的分析、建模和应用Lingo 软件的求解过程。

三、 相关知识1、动态规划问题模型及典型应用动态规划（Dynamic Programming ）是将一个大型、复杂的问题转换为若干阶段的子问题，从而将动态的多阶段问题简化为静态的单阶段决策问题，一般需要采用递归算法进行求解。

动态规划问题的一般模型为：{}1111()max(min)(,)(),1,,2,1()0k k k k k k k n n f S V S u f S k n n f S ++++=+=-=动态规划的典型应用包括：最短路径问题、动态生产计划问题、资源配置问题、背包问题、旅行商问题、随机性采购问题、设备更新问题等。

按照决策变量取值的不同，也可以分为连接型动态规划和离散型动态规划问题。

无论是连续问题还是离散问题，动态规划解决问题的前提条件是：可将问题划分为k 个阶段（k=1,2,…,n ），并能构建多阶段模型（最优指标函数Vk,n ，状态Sk 、决策uk 、状态转移方程Tk ）。

2、随机服务系统相关Lingo 函数随机服务系统由输入过程（反映顾客总体的特征）、排队规则（反映队伍特征）及服务机构（反映服务台的特征）所组成，对随机服务系统的描述如图1所示，可用符号M/M/1表示泊松输入、负指数服务、一个服务台组成的随机服务系统。

图 1 随机服务系统的描述描述排队系统的主要数量指标有：队长L=正在服务的顾客数Ls+等待队长Lq ，顾客的平均停留时间W=顾客的平均等待时间Wq+平均服务时间Ws 。

《实用运筹学》上机实验指导课程名称：运筹学/Operations Research实验总学时数：60学时一、实验教学目的和要求本实验与运筹学理论教学同步进行。

目的：充分发挥Excel软件这一先进的计算机工具的强大功能，改变传统的教学手段和教学方法，将软件的应用引入到课堂教学，理论与应用相结合。

丰富教学内容，提高学习兴趣。

要求：能用Excel软件中的规划求解功能求解运筹学中常见的数学模型。

二、实验项目名称和学时分配三、单项实验的内容和要求实验一线性规划（－）实验目的：安装Excel软件“规划求解”加载宏，用Excel软件求解线性规划问题。

（二）内容和要求：安装并启动软件，建立新问题，输入模型，求解模型，结果的简单分析。

（三）实例操作：求解习题1.1。

（1）建立电子表格模型：输入数据、给单元格命名、输入公式等；（2）使用Excel软件中的规划求解功能求解模型；（3）结果分析：如五种家具各生产多少？总利润是多少？哪些工序的时间有剩余，并对结果提出你的看法；（4）在Excel或Word文档中写实验报告，包括线性规划模型、电子表格模型和结果分析等。

案例1 生产计划优化研究某柴油机厂年度产品生产计划的优化研究。

某柴油机厂是我国生产中小功率柴油机的重点骨干企业之一。

主要产品有2105柴油机、x2105柴油机、x4105柴油机、x4110柴油机、x6105柴油机、x6110柴油机，产品市场占有率大，覆盖面广。

柴油机生产过程主要分成三大类：热处理、机加工、总装。

与产品生产有关的主要因素有单位产品的产值、生产能力、原材料供应量与生产需求情况等。

每种产品的单位产值如错误!未找到引用源。

所示。

表 C－1 各种产品的单位产值为简化问题，根据一定时期的产量与所需工时，测算了每件产品所需的热处理、机加工、总装工时，如表 C－2所示。

表 C－2 单位产品所需工时同时，全厂所能提供的总工时如表 C－3所示。

表 C－3 各工序所能提供的总工时产品原材料主要是生铁、焦碳、废钢、钢材四大类资源。

一、软件下载、安装1、下载地址：ftp://2、将文件夹WinQSB拷贝到硬盘→打开硬盘中的文件夹WinQSB→运行Set.up文件安装程序二、线性规划、整数规划、0-1规划上机程序1、运行“Linear and integer programming”，出现图1所示界面2、运行file菜单下的new problem 命令，出现图2所示界面。

图 2问题名称决策变量个数约束条件个数（不含变量约束）目标函数类型数据类型输入数据格式：选择Spreadsheet Matrix From非负连续变量非负整数变量0-1整数变量不定义图 1如：秋解下面线性规划问题图2输入为：图3所示3、按图2所示输入完成确定后出现图4所示界面。

⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥-=--≥++-≤++-++=取值无约束321321321321321,0,063234239232min x x x x x x x x x x x x x x x z 图 3图 4目标函数系数 约束条件系数变量类型：双击改变约束形式：双击改变右端项4、输入完成后，按图5所示运行键。

5、运行结果如图6所示图6中各列的含义为：Decision Variable：决策变量Solution Value：决策方案取值Solution Value：决策变量对目标的单位贡献/目标函数系数Total Contribution：总贡献=（Solution Value）×（Solution Value）Reduced Cost：检验数Allowable Min c(j) / Allowable Man c(j)：目标系数的灵敏度围Objective Function：目标函数Constraint：约束条件（C1，C2，C3分别表示约束条件1、2、3）Left Hand Side：左端项，将决策变量取值代入约束方程左端计算的结果Right Hand Side：右端项，表示目前资源的拥有量Slack or Surplus：左端项与右端项的差额：资源的不足/slack或剩余/surplusShadow Price：资源的影子价格Allowable Min. RHS/ Allowable Max. RHS：右端项的灵敏度围图 5运行键图 6P65 2.9 已知线性规划问题：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤+≤+≤++=0x2x1,2x21x2x1-8x22x1 62x2x12x23x1maxZ 已知用单纯形法求得最优解的单纯形表如下，试分析在下列各种条件单独变化时，最优解如何变化，看看与你的分析是否一致？(a)第1个和第2个约束条件的右端项分别由6变成7，由8变成4； (b)目标函数变为maxZ=2x1+5x2(c)增加一个变量x3，其在目标函数中系数C 3＝4，在约束系数矩阵中列P3＝（1，2，3，2）T ; 3)整数规划 P100 习题4.6P101 习题4.8（1），分别直接求解和用分枝定界法求解，比较结果。

运筹学上机实验报告运筹学上机实验报告一、引言运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。

通过数学建模和优化算法，可以解决许多实际问题，如生产调度、物流配送、资源分配等。

本次实验旨在通过上机实践，加深对运筹学理论的理解，并掌握运筹学在实际问题中的应用。

二、实验目的本次实验的主要目的是通过运筹学软件的使用，解决一个实际问题。

具体目标包括：1. 掌握运筹学软件的基本操作方法；2. 学会进行数学建模，将实际问题转化为数学模型；3. 运用优化算法求解数学模型，得到最优解；4. 分析并评价所得解的合理性和可行性。

三、实验过程1. 问题描述本次实验的问题是一个生产调度问题。

某工厂有3台机器和6个任务需要完成，每个任务所需时间不同。

任务之间存在一定的先后顺序，即某些任务必须在其他任务完成后才能开始。

目标是找到一个最优的调度方案，使得所有任务完成所需的总时间最短。

2. 数学建模首先，将该问题转化为数学模型。

假设任务1到任务6的完成顺序为x1到x6，其中xi表示任务i在调度中的位置。

定义变量ti表示任务i的完成时间。

则该问题可以用如下的数学模型表示：目标函数：minimize t6约束条件：t1 = 0t2 ≥ t1 + x2t3 ≥ t2 + x3t4 ≥ t1 + x4t5 ≥ max(t2 + x5, t3 + x5)t6 ≥ max(t4 + x6, t5 + x6)3. 软件操作在运筹学软件中，根据上述数学模型进行建模。

首先，定义变量和约束条件，并设置目标函数为t6的最小化。

然后，使用优化算法求解该模型，得到最优解。

4. 结果分析根据软件求解结果，得到最优调度方案为x1=1, x2=2, x3=3, x4=4, x5=5, x6=6。

对应的任务完成时间为t1=0, t2=1, t3=3, t4=5, t5=7, t6=9。

因此，所有任务完成所需的总时间最短为9个单位时间。

五、实验总结本次实验通过运筹学软件的使用，解决了一个生产调度问题。

运筹学实验报告姓名：学号：班级：采矿1103 教师：（一）实验目的（1）学会安装并使用Lingo软件（2）利用Lingo求解一般线性，运输，一般整数和分派问题（二）实验设备（1）计算机（2）Lingo软件（三）实验步骤（1）打开已经安装Lingo软件的计算机，进入Lingo（2）建立数学模型和Lingo语言（3）输入完Lingo语言后运行得出求解结果LINGO是用来求解线性和非线性规化问题的简易工具。

LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。

当在windows 下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。

在主窗口内的标题为LINGO Model–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。

下面是以一般线性，运输，一般整数和分派问题为例进行实验的具体操作步骤：A:一般线性规划问题数学模型(课本31页例11)求解线性规划：Minz=-3x1+x2+x3x1 - 2x2 + x3<=11-4x1 + x2 + 2x3>=3-2x1 + x3=1x1,x2,x3>=0打开lingo输入min=-3*x1+x2+x3;x1-2*x2+x3<=11;-4*x1+x2+2*x3>=3;-2*x1+x3=1;End如图所示：然后按工具条的按钮运行出现如下的界面，也即是运行的结果和所求的解：然后按工具条的按钮运行出现如下的界面，也即是运行的结果和所求的解：结果：由longo运行的结果界面可以得到该运输问题的最优运输方案为运6吨至B3；运2吨至B4，由A2运4吨至B1，运1吨至B4，由A3运吨7至B2，运4吨至B4，此时对应的的目标函数值为Z=6X4+2X11+4X2+1X9+7X5+4X6+122(元）到此lingo软件已经解决了运输问题。

《运筹学》上机实验报告学院机电工程学院专业工业工程指导教师吴小东班级工业18- 班学生姓名学生学号实验时间 2019-2020学年第二学期实验一 使用LINGO 求解线性规划问题班级：工业18- 1班 姓名： 学号： 评阅成绩：已知如下线性规划模型：123max 303540z x x x =++1231231231233251823412229,,0x x x x x x x x x x x x ++≤⎧⎪++≤⎪⎨++≤⎪⎪≥⎩ 一、利用集的方法编写上述线性规划模型的LINGO 程序。

图1-1 LINGO 模型窗口截图图1-2 LINGO 运行状态窗口截图图1-3 LINGO结果报告窗口截图（一）图1-4 LINGO结果报告窗口截图（二）二、根据编写的程序，回答以下问题：1、哪些是原始集？原始集有var(j), const(i)2、哪个是派生集？该派生集是稠密集还是稀疏集？该派生集有多少个成员？派生集是A(i,j),是稠密集，有9个成员3、属性值“5”是属于成员(b1,x3)还是(b3,x1)的属性值？是属于(b1,x3)三、根据程序的运行结果，回答以下问题：1、全局最优值是否已经找到？该值是多少？找到，为1652、该模型求解一共迭代了多少次？迭代了两次3、在求解结果的界面中，Variable、Value、Reduced Cost、Row、Slack or Surplus 和Dual Price分别表示什么？“Variables”：变量数量“Value”：给出最优解中各变量的值“Reduced Cost”：列出最优单纯形表中判别数所对应变量的系数，表示当变量有微小变动时, 目标函数的变化率。

其中基变量的reduced cost值应为0，对于非基变量X j, 相应的reduced cost值表示当某个变量X j 增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)Row：表示行数“Slack or Surplus”：给出松驰变量或剩余变量的值“DUAL PRICE”：（对偶价格）表示当对应约束有微小变动时, 目标函数的变化率。

运筹学上机实验报告一、实验目的本次运筹学上机实验的目的是通过实践操作，加深对运筹学知识的理解和掌握，了解线性规划模型的建立和求解方法，并能够应用相关软件进行模型求解。

二、实验内容1. 线性规划模型建立在本次实验中，我们需要根据给定的问题情境，建立相应的线性规划模型。

具体来说，我们需要确定决策变量、约束条件和目标函数，并将其转化为标准形式。

2. 模型求解在建立好线性规划模型后，我们需要利用相关软件进行模型求解。

常用的求解方法包括单纯形法、对偶单纯形法等。

通过对不同方法的比较和分析，可以找到最优解并得出相应结论。

3. 结果分析与优化在得出最优解后，我们还需要对结果进行分析和优化。

可以通过灵敏度分析等方法来研究问题情境中各个因素对最终结果的影响程度，并提出相应改进意见。

三、实验过程1. 线性规划模型建立首先，我们需要确定决策变量。

例如，在一个生产计划问题中，决策变量可能是不同产品的生产数量。

然后，我们需要根据问题情境确定约束条件，例如生产线的产能限制、原材料的供应量等。

最后，我们需要确定目标函数，即需要最小化或最大化的目标。

2. 模型求解在建立好模型后，我们需要利用相关软件进行模型求解。

以MATLAB 为例，可以使用linprog函数进行线性规划求解。

具体步骤包括输入决策变量、约束条件和目标函数等参数，并调用linprog函数进行计算。

3. 结果分析与优化在得出最优解后，我们还需要对结果进行分析和优化。

例如，在灵敏度分析中，我们可以通过改变某些参数值来研究其对最终结果的影响程度。

如果发现某个因素对结果影响较大，则可以提出相应改进意见。

四、实验心得通过本次运筹学上机实验，我深刻认识到了线性规划模型在实际问题中的重要性，并学会了如何利用相关软件进行模型求解和结果分析。

同时，在实验过程中也遇到了一些困难和挑战，例如如何正确建立模型、如何选择合适的求解方法等。

但通过不断尝试和探索，我逐渐掌握了相关技能和方法，并取得了较好的实验成果。

实验题目一：线性规划建模一、实验目的1、了解线性规划问题在Excel中如何建立，主要是数据单元格、输出单元格、可变单元格和目标单元格定义以及规划求解宏定义应用设置。

2、熟练掌握Excel规划求解宏定义模块使用。

3、掌握LINDO软件在线性规划求解中的应用二、实验内容某医院院周会上正在研究制定一昼夜护士值班安排计划。

在会议上，护理部主任提交了一份全院24小时各时段内需要在岗护士的数量报告，见下表。

护理人员上下班不是很方便。

由于医院护理工作的特殊性，又要求尽量保证护理人员工作的连续性，最终确定每名护士连续工作两个小班次，即24小时内一个大班8小时，即连续上满两个小班。

为了合理的压缩编制，医务部提出一个合理化建议：允许不同护士的大班之间可以合理相互重叠小班，即分成六组轮班开展全天的护理值班（每一个小班时段实际上由两个交替的大班的前段和后段共同承担）。

现在人力部门面临的问题是：如何合理安排岗位，才能满足值班的需要？正在会议结束之前，护理部又提出一个问题：目前全院在编的正式护士只有50人，工资定额为10元/小时；如果人力部门提供的定编超过50人，那么必须以15元/小时的薪酬外聘合同护士。

一但出现这种情况又如何安排上述班次？保卫处后来又补充到，最好在深夜2点的时候避免交班，这样又如何安排班次？请结合会议情况，撰写一份方案分析报告。

三、实验分析报告根据各部门提出的意见，预备提出四种备选方案，各方案分析如下：1、没考虑定编上限和保卫处的建议令2：00-6：00-10：00，6：00-10：00-14：00，10：00-14：00-18：00，14：00-18：00-22：00，18：00-22：00-2：00，22：00-2：00-6：00时段的大班开始上班的人数分别为X1, X2, X3, X4, X5, X6. 由此可得的2：00-6：00，6：00-10：00，10：00-14：00，14：00-18：00，18：00-22：00，22：00-2：00各小班人数为X1+X6, X1+X2 , X2+X3, X3+X4, X4+X5, X5+X6.可得线性规划问题如下：目标函数为要求所需开始上班的人数最小，约束条件为由各大班开始上班人数所得的各小班人数必须大于规定的小班需要护士量.MinZ=X1+X2+X3+X4+X5+X6X1+X6>=10 ，X1+X2>=15X2+X3>=25 ，X3+X4>=20X4+X5>=18 ，X5+X6>=12X1～X6>=0,且X1～X6为整数在不考虑定编上限和保卫处的建议的情况下，在满足正常需要的情况下医院最少需要53名护士。

运筹学上机实验报告10030923重庆交通大学学生实验报告实验课程名称运筹学开课实验室明德楼117机房学院管理学院年级 2010 专业工程造价05 班学生姓名学号开课时间实验一简单线性规划模型的求解实验目的：通过小型线性规划模型的计算机求解方法，熟练掌握并理解所学的方法。

实验要求：熟练运用EXCEL进行规划问题求解。

要求能理解软件求解的解报告。

实验题目：某昼夜服务的公交路线每天各时间区段内所需司机和乘务人员数如下：设司机和乘务人员分别在各时间区段一开始时上班，并连续工作八小时，问该公交路线至少配备多少名司机和乘务人员。

列出这个问题的线性规划模型。

试验过程：（一）建模设各个时间区段配备的司机和乘务人员人数分别为X1,X2,X3,X4,X5,X6，建立模型如下:Min Z =X1+X2+X3+X4+x5+X6St:X1+X6≥60X1+X2≥70X2+X3≥60X3+X4≥50X4+X5≥20X5+X6≥30Xi≥0，i=1，2，3，4，5，6（二）求解Microsoft Excel 11.0 运算结果报告工作表 [新建 Microsoft Excel 工作表.xls]Sheet1报告的建立: 2011-9-28 19:24:18目标单元格 (最小值)名单元格字初值终值 $B$1 Min 0 150 可变单元格名单元格字初值终值 $B$3 X 0 15 $C$3 X 0 45 $D$3 X 0 25 $E$3 X 0 35 $F$3 X 0 15 $G$3 X 0 15 约束名单元格字单元格值公式状态到达限制$I$5 60 $I$5>=$J$5 值到达限制$I$6 70 $I$6>=$J$6 值到达限制$I$7 60 $I$7>=$J$7 值到达限制$I$8 50 $I$8>=$J$8 值未到限制$I$9 30 $I$9>=$J$9 值到达限制$I$10 30 $I$10>=$J$10 值实验结果：型数值 0 0 0 0 10 0最优解：X1=15,x2=45,x3=25,x4=35，x5=15,x6=15,最优目标函数值为150 该公交线路至少配备150名人员。

运筹学上机教学指导书1．E xcel及其“规划求解”加载宏的使用用Excel“规划求解”加载宏求解LP问题，首先要安装该加载宏。

因为Microsoft Office 的默认安装并未安装这个加载宏，当首次选择Excel的“工具，加载宏”菜单选项，在“加载宏”对话框中复选“规划求解”。

单击“确定”后，系统提示插入Microsoft Office源程序盘，这时必须有源程序盘才能用。

其实这个加载宏一般位于Office\Library\Solver文件夹中，在Excel已打开的情况下，只要双击该目录中的Solver.xla就可用以用它了。

有了加载宏，只要将线性规划问题在Excel工作表中表示出来，不用化为标准型便可以用“规划求解”来求解。

下面通过例题来示例。

在使用Excel加载宏之前，要对Excel有关内容和操作作一复习，即公式、相对引用和绝对引用、函数、自动填充然后是初始工作表的建立2．用Excel求解线性规划问题对以下线性规划问题：先设置的Excel工作表如图1所示。

图1 线性规划问题的求解注意目标函数值在单元格A4中用公式=SUMPRODUCT(B5:E5,B4:E4)表示，即价值系数C（区域B5:E5）与决策变量X初值为0（区域B4:E4）的点积。

在约束条件中，系数矩阵（B7:E9）后一列为约束条件左端的值，每一单元格分别是该行系数点乘X值的结果，如F7单元格公式为=SUMPRODUCT(B7:E7,$B$4:$E$4)。

然后，选择“工具，加载宏”菜单选项，在“加载宏”对话框中复选“规划求解”，再选择“工具，规划求解”菜单选项，打开“规划求解参数”对话框。

设置目标单元格为目标函数值A4，依题取最小值，可变单元格则为决策变量区域B4:E4。

接着要单击“添加”按钮，添加约束条件。

首先是决策变量非负，见图2。

若所有变量都是非负，也可以不添加这一条件，而单击“选项”按钮，从“规划求解选项”对话框中复选“假定非负”。